Fitimet:
- Aftësia për të përmbledhur dhe interpretuar tre shtyllat e koncepteve Solvency II, SCR/MCR (kërkesat për kapital) dhe ofrimin teknik me mbështetjen e inteligjencës artificiale
- Aftësia për të konfiguruar vërtetimin e modelit, testimin prapa, analizën e ndjeshmërisë dhe hapat e rishikimit të pavarur me inteligjencën artificiale
- Aftësia për të kuptuar se vetë inteligjenca artificiale është një model që duhet verifikuar dhe se përgjegjësia përfundimtare për llogarinë e kapitalit i mbetet aktuarit dhe menaxhmentit të caktuar.
Një kompani sigurimesh bën premtime që përfshijnë dekada me çdo polic që shet. Për të mbajtur këto premtime, ajo jo vetëm që duhet të ndajë provizione të mjaftueshme, por edhe të mbajë kapital të mjaftueshëm kundër skenarëve të këqij. Kapitali është tampon i një kompanie që thith humbjet e papritura, një masë e qëndrueshmërisë së saj financiare. Kuadri që rregullon këtë elasticitet në Evropë dhe kryesisht në Turqi është Solvency II. Në këtë njësi, do të trajtojmë logjikën e Solvency II, kërkesat për kapital (SCR/MCR) dhe validimin e modelit, një nga disiplinat më të pjekura të aktuarit; Ne do të shohim se si të përdorim AI në këtë fushë - dhe pse vetë AI është një model që duhet të vërtetohet.
Ju kujtojmë që në fillim: përllogaritja e mjaftueshmërisë së kapitalit përcakton nëse një kompani do të mbijetojë apo jo; Besimi i rregullatorit, agjencive të vlerësimit të kredisë dhe mbajtësve të policave varet nga kjo. Në këtë fushë, AI prodhon përmbledhje, kode dhe drafte; por përgjegjësia përfundimtare për shifrën e kapitalit i takon aktuarit dhe menaxhmentit të caktuar, dhe çdo model – përfshirë AI – duhet t'i nënshtrohet verifikimit të pavarur.
Tre shtyllat e Solvency II
Solvency II është ndërtuar mbi tre "shtylla". Kolona 1 — Kërkesat sasiore: përcakton se si do të llogariten provizionet teknike dhe kërkesat për kapital. Këtu ka dy pragje. SCR (Solvency Capital Requirement): Është kapitali që kompania duhet të mbajë për të përmbushur detyrimet e saj brenda një viti në një nivel besimi 99.5 për qind, edhe në një skenar të keq që do të ndodhë afërsisht një herë në 200 vjet. MCR (Minimum Capital Requirement) është kufiri absolut i poshtëm nën të cilin licenca do të jetë në rrezik. Shtylla 2 — Qeverisja dhe menaxhimi i rrezikut: mbulon kontrollin e brendshëm, sistemin e menaxhimit të rrezikut dhe vlerësimin e rrezikut vetanak (ORSA). Shtylla 3 — Transparenca dhe raportimi: detyrimet e publikimit dhe rregullatorit.
SCR mund të llogaritet në dy mënyra. Formula standarde: me module të gatshme rreziku dhe parametra të përcaktuar nga rregullatori. Modeli i brendshëm: modeli i zhvilluar i vetë kompanisë, i miratuar nga rregullatori (zakonisht i bazuar në Monte Carlo). Modelet e brendshme janë më të sakta, por kërkojnë një proces verifikimi dhe vërtetimi shumë më të rëndë. Autoriteti rregullator në Turqi është SEDDK (Agjencia e Rregullimit dhe Mbikëqyrjes së Pensioneve Private dhe Sigurimeve) dhe legjislacioni gradualisht po konvergohet me parimet e Solvency II.
Tabela e mëposhtme përmbledh konceptet kryesore:
koncept
Kuptimi
pikë kritike
Përgjigje teknike
Vlera aktuale e detyrimeve
Supozimi më i mirë + marzhi i rrezikut
SCR
Kapital humbje 1-vjeçare me besim 99.5%.
Kriteri kryesor i kualifikimit
MKK
Kapitali minimal absolut
Gjashtë = rreziku i licencës
ORSA
Vlerësimi i rrezikut të vetë kompanisë
Shtylla 2, përgjegjësia e menaxhimit
Raporti i aftësisë paguese
Ekuiteti / SCR
Mbi 100% = mjaftueshëm
Përgjigja teknike: vlerësimi më i mirë dhe marzhi i rrezikut
Në Solvency II, provizioni teknik përbëhet nga dy pjesë. Vlerësimi më i mirë: vlera e pritshme e të gjitha flukseve monetare të ardhshme, të ponderuara me probabilitet dhe të skontuar - një vlerësim i paanshëm që nuk është as konservator dhe as optimist. Marzhi i rrezikut: buferi shtesë që një kompani tjetër do të kërkojë nëse trashëgon pasigurinë; shtuar në supozimin tuaj më të mirë. Ky dallim lidhet drejtpërdrejt me llogaritjen e kompensimit në njësinë 3: vlerësimit më të mirë që gjeni me shkallët zinxhir ose BF i shtohet një marzh rreziku që rrjedh nga pasiguria që matni me Mack/bootstrap. AI ndihmon në shpjegimin e këtyre komponentëve dhe gjenerimin e kodit të kontabilitetit.
Këshillë: Mos lexoni vetë një numër si "Norma e aftësisë paguese 160 për qind". Pyetni se me çfarë supozimesh (interesi, vdekshmëria, skenari katastrofik) llogaritet kjo normë dhe mbi sa stres bazohet; Një raport që duket i mirë mund të jetë produkt i supozimeve të dobëta.
Verifikimi i modelit: Çdo model duke përfshirë AI është verifikuar
Një nga disiplinat më të pjekura të aktuarit është vërtetimi i modelit. Asnjë model – as një GLM, as një Monte Carlo, as një mjet AI – nuk mund të besohet pa vërtetim. Verifikimi përbëhet nga disa komponentë. Backtesting: krahasimi i parashikimeve të kaluara të modelit me rezultatet aktuale; Nëse modeli vazhdimisht nënvlerëson ose mbivlerëson (paragjykim), ka një problem. Analiza e ndjeshmërisë: ndryshimi i supozimeve të hyrjes dhe shikimi se sa ndryshon prodhimi; Një model tepër i ndjeshëm është i brishtë. Benchmarking: krahasimi i rezultatit me një metodë alternative ose të dhëna të industrisë. Rishikim i pavarur: një auditim nga një aktuar i kualifikuar, i ndryshëm nga personi që ka ndërtuar modelin. Solvency II kërkon në mënyrë eksplicite këtë pavarësi.
Këtu ka një pikë kritike: AI në vetvete është një model dhe duhet të vërtetohet. Kodi, llogaritja ose sugjerimi që prodhon një model gjuhësor duhet t'i nënshtrohet testimit, ndjenjave dhe rishikimit të pavarur, ashtu si një GLM. Për më tepër, mënyra se si AI prodhon një përgjigje shpesh nuk është transparente (kutia e zezë); Kjo kërkon trajtim më të përpiktë në drejtim të verifikimit. Ju mund të përdorni AI për të strukturuar procesin e verifikimit, por nuk mund ta delegoni vetë verifikimin tek AI - kjo do të ishte një konflikt interesi.
Kujdes: Të bësh AI të thotë "vleftëso dhe vërteto modelin tim" është si ta bësh një student të lexojë provimin e tij. Verifikimi bëhet nga një person i pavarur dhe kompetent, nëpërmjet dokumentacionit. AI mund të ndihmojë vetëm në gjenerimin e listave kontrolluese dhe kodit të testimit.
Si të përdorni AI në aftësinë paguese dhe verifikimin
1) Përmbledhja e konceptit dhe përkthimi në gjuhën e biznesit:
Roli juaj: asistent i trajnimit aktuarial. Shpjegoni Solvency II për një ndihmës menaxher të përgjithshëm në 6 pika: SCR, MCR, përgjigja teknike (vlerësimi më i mirë + marzhi i rrezikut), raporti i aftësisë paguese, formula standarde kundrejt modelit të brendshëm, ORSA. Shkruani çdo artikull në një fjali të vetme, në gjuhë të thjeshtë. Mos bëni numra; thjesht shpjegoni konceptet.
2) Lista kontrolluese e verifikimit:
Unë do të vërtetoj një model rezervimi sipas Solvency II. Më jepni një listë kontrolli të vërtetimit të modelit: - Hapat e testimit prapa - Supozimet për të ndryshuar për analizën e ndjeshmërisë - Opsionet e krahasimit - Pyetjet që duhen kërkuar për rishikim të pavarur Le të jetë kjo një kornizë; Unë do të marr vendimin dhe vlerësimin.
3) Kodi i Backtest:
Shkruani një kod backtesting në Python (me komente): Input: përgjigja e parashikuar për çdo periudhë dhe vlera e realizuar më pas. 1) Parashikimi - llogarit paragjykimin aktual për secilën periudhë. 2) Raportoni devijimin mesatar dhe drejtimin e tij (a është vazhdimisht i ulët/i lartë). 3) Sugjeroni një test të thjeshtë të shenjave statistikore. Unë do të interpretoj rezultatin; Unë do të jap të dhënat.
4) Skenari i normës së aftësisë paguese:
Kapitali im është 320 milion, SCR im është 200 milion. Llogaritni raportin tim të aftësisë paguese. Pastaj, nëse SCR rritet në 250M nën stres, llogaritni raportin e ri. Në të dyja rastet, komentoni nëse raporti është i mjaftueshëm (pragu 100%). Përdorni vetëm numrat që ju dhashë.
Prompt i dobët / Prompt i fortë
Njoftim i dobët:
Llogaritni kërkesën time për kapital dhe konfirmoni se modeli im është i saktë.
Dy gabime: pa të dhëna dhe asnjë metodë; Gjithashtu, bërja e AI të thotë "konfirmo" e zhvlerëson verifikimin.
Njoftim i fuqishëm:
Roli juaj: asistent i verifikimit aktuarial. Detyra A: Llogaritja e raportit të aftësisë paguese — kapitali 320 milion, SCR 200 milion; Gjeni raportin dhe interpretoni atë bazuar në pragun 100%. Detyra B: Siguroni një listë kontrolli dhe draft kodi për të vërtetuar në mënyrë të pavarur këtë model rezervimi. Shënim: Ju nuk do ta vërtetoni modelin; Një aktuar i pavarur do të bëjë verifikimin. Ju thjesht prodhoni kornizën, kodin dhe pyetjet për të bërë. Mos bëni numra.
tre mini kuti
Rasti 1 - Norma e mirë me supozim të dobët. Shkalla e aftësisë paguese të një kompanie dukej të ishte 180 përqind dhe menaxhimi ishte i qetë. Rishikimi i pavarur tregoi se norma u llogarit duke supozuar një normë interesi shumë optimiste dhe një skenar të ulët katastrofik; Me supozime realiste, norma ra në 115 për qind. Mësimi: shanset janë po aq të mira sa supozimet në bazë të tyre. UA rillogariti shpejt ndikimin e ndryshimit të supozimit; Një aktuar i pavarur bëri vlerësimin.
Rasti 2 - Devijim sistematik. Një analizë e prapme e një modeli zbuloi se ai e parashikoi më pak dispozitën me një mesatare prej 8 përqind për tre vjet rresht. Vitet individuale dukeshin "të pranueshme", por devijimi i vazhdueshëm në të njëjtin drejtim ishte një shenjë paragjykimi. Zgjedhja e faktorit të evolucionit të modelit të korrigjuar. AI prodhoi kodin e backtest-it dhe grafikun e devijimit; Aktuari interpretoi modelin.
Rasti 3 - Kurthi i verifikimit të kontraktimit të AI. Një asistent i tha AI-së të "konfirmojë këtë model të brendshëm nëse është në përputhje me Solvency II"; AI prodhoi një tekst të rrjedhshëm "është i disponueshëm". Por AI në fakt nuk kishte inspektuar të dhënat ose supozimet e modelit; Ky ishte një konfirmim fasadë, jo konfirmim aktual. Kur aktuari i pavarur ndërhyri, u gjetën dy gabime serioze supozimi. Mësimi: verifikimi është përgjegjësi njerëzore; AI nuk mund ta marrë përsipër atë.
Gabimet e zakonshme
- Leximi i raportit të aftësisë paguese pa supozime. Një raport i mirë mund të jetë produkt i supozimeve të dobëta; Vini në dyshim supozimet e mëposhtme.
- Duke parë vitet individuale dhe mungesën e paragjykimeve sistematike. Devijimi i vazhdueshëm i vogël në të njëjtin drejtim është një shenjë e njëanshmërie serioze.
- Pas kryerjes së verifikimit dhe miratimit nga AI. Ky është një konflikt interesi dhe miratim i pamjes; Verifikimi bëhet nga një person i pavarur.
- Ngatërrimi i supozimit më të mirë me marzhin e rrezikut. Të dy janë komponentë të veçantë; Marzhi i rrezikut është një tampon pasigurie dhe nuk përfshihet në parashikim.
- Përdorimi i prodhimit të AI sikur të ishte real, jo si një model i pavlefshëm. AI është gjithashtu një model; duhet t'i nënshtrohet testimit, ndjeshmërisë dhe kontrollit të pavarur.
Në përmbledhje
Solvency II rregullon qëndrueshmërinë financiare të kompanive të sigurimit; Tre shtyllat e tij janë kërkesat sasiore, qeverisja dhe transparenca. SCR është kapitali për të mbuluar humbjen e një viti me besim 99.5 për qind, MKK është minimumi absolut; Provigjoni teknik përbëhet nga vlerësimi më i mirë dhe marzhi i rrezikut. Vleresimi i modelit - testimi i prapambetur, ndjenja, krahasimi, rishikimi i pavarur - është disiplina që çdo model, përfshirë AI, duhet të kalojë përpara se t'i besohet. AI prodhon përmbledhje konceptesh, kode dhe lista kontrolli; Por përgjegjësia për shifrën e kapitalit i takon aktuarit të emëruar dhe menaxhmentit, verifikimi i takon njeriut të pavarur dhe të kesh AI të thotë "miraton" nuk është një zëvendësim për verifikimin aktual.
Detyra e aplikimit
Vendosni një skenar të raportit të aftësisë paguese me shifra anonime (ekuitet dhe SCR). Kërkojini AI-së që (a) të llogarisë normën dhe ta rillogarisë atë nën një stres, (b) të prodhojë një listë kontrolli të vërtetimit dhe draft kodin e testit prapa për një model rezervimi. Verifikoni raportin me dorë. Pastaj me vetëdije kërkoni nga AI të "vërtetë modelin tim" dhe të vlerësojë në mënyrë kritike përgjigjen e saj: çfarë kontrollonte në të vërtetë, çfarë nuk kontrollonte?
listë kontrolli
- [ ] A e lexova raportin e aftësisë paguese duke vënë në dyshim supozimet themelore?
- [ ] A kam kërkuar paragjykime sistematike si dhe vite individuale në testin e pasme?
- [ ] A ia kam lënë verifikimin një njeriu të pavarur dhe kompetent, apo nuk ia kam deleguar AI?
- [ ] A e kam ndarë saktë vlerësimin më të mirë dhe marzhin e rrezikut?
- [ ] A e kam trajtuar daljen e AI si një model që duhet vërtetuar?
- [ ] A kam pohuar se përgjegjësia përfundimtare për shifrën e kapitalit i takon aktuarit të caktuar?